IT之家 3 月 19 日消息，当地时间 3 月 18 日，全球 AI 盛会 GTC（GPU Technology Conference）2024 于圣何塞会议中心正式开幕，联想集团与英伟达在会上宣布合作推出全新混合人工智能解决方案。联想表示，此次合作将“帮助企业和云提供商获得在人工智能时代成功所需的关键的加速计算能力，将人工智能从概念变为现实”。联想混合解决方案已经针对运行 NVIDIA AI Enterprise 软件进行了优化，官方表示能够实现“安全、受支持且稳定的生产级”AI，联想还将为
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联想 AI 英伟达
人工智能（AI）已成为主流。随着 OpenAI 的 ChatGPT 等解决方案的推出，在一夜之间赢得了数亿用户，人工智能模型也不再在后台「低调」工作。相反，它已经占据了舞台的中心。没有数据中心，AI 产业就无法正常发展。如今的 AI 数据中心，真香了吗？下一个爆火的风口数据中心是用于在网络上传递、加速、展示、计算和存储数据信息的物理场所，主要应用于对数据计算和储存有较大需求的组织。一个完整的数据中心由数据中心 IT 设备和数据中心基础设施构成。数据中心 IT 设备主要包括连接器（光纤、光模块）、网络设备（
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AI 数据中心
人工智能芯片研发及基础算力平台公司爱芯元智宣布，以“开放·连接”为主题的第二届玄铁RISC-V生态大会于03月14日在深圳举行，爱芯元智联合创始人、副总裁刘建伟受邀发表主题演讲，向与会嘉宾分享了爱芯通元混合精度NPU这一面向边端侧算力布局的AI处理器，以及基于RISC-V生态所进行的AI算力提升及行业落地探索。同时，大会还公布了“玄铁优选伙伴”，爱芯元智等8家公司入选。据悉，该项荣誉旨在推动玄铁生态成果落地，连接RISC-V产业链生态网络，促进玄铁商业生态发展。此次入选，代表着爱芯元智对玄铁RISC-V生
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爱芯元智 玄铁 RISC-V
"极致数字化"的时代已然拉开帷幕，全新水平的复杂数据和生成式 AI
的"化学效应"，正在加速提升自动化工作流的智能水平，帮助企业拥有更广泛且有竞争力的业务影响，同时通过实时洞察和决策来加速和扩展企业内部数字化转型的议程。据IBM
商业价值研究院近期针对全球范围内2,000 多名首席级高管开展的一项AI和自动化调研的洞察报告显示，在生成式 AI 采用和数据主导式创新领域处于前沿的企业已经收获了巨大的回报，其年净利润要比其他组织高出 72%，年收入增长率要高出
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IBM X-POWER 源卓微纳 AI 制造业智能化
多伦多AI芯片初创公司Taalas以5000万美元的资金从隐匿中现身，并立志颠覆由Nvidia主导的以GPU为中心的世界。Taalas由Ljubisa Bajic、Lejla Bajic和Drago Ignjatovic创立，他们之前都来自Tenstorrent（Grayskull的创建者）。Taalas正在开发一种自动流程，能够快速将任何AI模型 - 变压器、SSM、Diffusers、MoEs等 - 转化为定制硅。该公司声称，由此产生的Hardcore Models比它们的软件对应物效率高1000倍。
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AI 人工智能 MCU
在位于首尔南部的一座办公大楼里，一打芯片并排放在架子上，每个芯片旁边都有自己的电风扇来降温。这些名为ATOM的芯片是韩国初创企业Rebellions开发的最新神经处理单元（NPU），目标是拥有多达70亿个参数的人工智能模型。它们的性能正在进行测试，并与同一楼层上另一个房间里的几个Nvidia的A100 GPU进行比较。作为下一代人工智能芯片，NPU是针对同时进行矩阵运算进行优化的处理器，意味着它们在深度学习方面比通用中央处理单元（CPU）和图形处理单元（GPU）更进一步。2020年由五名韩国工程师共同创立
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AI
近几年来，人工智能 (AI) 一直是网络安全领域的赌注，但大型语言模型 (LLM) 的广泛采用使 2023 年成为尤其令人兴奋的一年。事实上，大型语言模型已经开始转变网络安全的整个格局。然而，它也产生了前所未有的挑战。一方面，大型语言模型使处理大量信息变得容易，让每个人都可以利用人工智能。大型语言模型可以为管理漏洞、防止攻击、处理警报和响应事故提供惊人的效率、智能和可扩展性。另一方面，攻击者也可以利用大型语言模型来提高攻击效率，利用大型语言模型引
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AI 人工智能
3 月 16 日消息，印度在收到诸多当地和国际企业家和投资者的批评之后，宣布搁置此前的 AI 审核计划：任何企业发布 AI 模型之前需要经过审批。 电子和信息技术部本周五发布了一份最新的人工智能咨询意见，不再要求他们在向南亚市场用户推出或部署人工智能模型之前获得政府批准。根据修订后的指导原则，建议企业在未经充分测试和不可靠的人工智能模型上贴上标签，告知用户这些模型可能存在的缺陷或不可靠之处。印度信息技术部在本月早
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印度 AI
在现代制造业中，打印机的零部件装配是一个复杂而关键的环节。由于零部件种类繁多，传统的人工视觉检测方式难以满足高效率、高准确性的需求。漏装、反装、错装等问题可能导致产品质量缺陷，影响生产效率。因此，引入AI视觉软件进行自动化检测成为提高装配过程质量的一种创新解决方案。1. 目前的漏检率在传统的人工检测环节，由于人工疲劳、视觉差异等因素，漏检率相对较高，导致一些装配缺陷未能及时发现。根据过去的统计数据，传统的人工检测漏检率约为5%。2. AI视觉检测原理AI机器视觉系统采用深度学习技术，主要基于卷积神经网络（
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检测 AI 打印机
3月14日，由达摩院举办的2024玄铁RISC-V生态大会在深圳举行，来自Arteris、新思科技（Synopsys）、Imagination、中国科学院软件研究所、中国电信研究院等全球数百家企业及机构，带来了玄铁RISC-V在电力、5G通信、机器人、金融等不同行业涌现的应用创新，基于玄铁RISC-V处理器的笔记本电脑“如意BOOK”首次亮相，达摩院当日宣布发起成立“无剑联盟”。硅谷芯片传奇Jim Keller在演讲中指出，“RISC-V的潜力是无限的。例如，未来我们会迎来前所未见的AI软件应用，而RIS
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玄铁 RISC-V 倪光南 CPU
3月14日，在2024玄铁RISC-V生态大会上，达摩院院长张建锋表示，随着新型算力需求激增，RISC-V发展迎来蝶变，即将进入应用爆发期。他表示，达摩院将持续加大RISC-V的研发投入和生态共建，做RISC-V社区的贡献者、推动者。 从软件到硬件，开源已经成为数字产业的大势所趋。回顾RISC-V作为一种新兴开源芯片架构的发展历程，张建锋认为，RISC-V以其开放、模块化和可扩展的核心特性，极大地降低了开发者参与创新的技术门槛，为整个半导体产业带来了前所未有的机遇。“开源是手段，而开放是思想，RISC-V
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达摩院 张建锋 RISC-V
生成式AI变革已经到来。随着生成式AI用例需求在有着多样化要求和计算需求的垂直领域不断增加，我们显然需要专为AI定制设计的全新计算架构。这首先需要一个面向生成式AI全新设计的神经网络处理器(NPU)，同时要利用异构处理器组合，比如中央处理器(CPU)和图形处理器(GPU)。通过结合NPU使用合适的处理器，异构计算能够实现最佳应用性能、能效和电池续航，赋能全新增强的生成式AI体验。正如在工具箱中选择合适的工具一样，选择合适的处理器取决于诸多因素，将增强生成式AI体验。异构计算的重要性生成式AI的多样化要求和
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NPU AI 计算架构
芯原股份（芯原）近日宣布嘉楠科技（嘉楠）全球首款支持RISC-V Vector 1.0标准的商用量产端侧AIoT芯片K230集成了芯原的图像信号处理器（ISP）IP ISP8000、畸变矫正（DeWarp）处理器IP DW200，以及2.5D图形处理器（GPU）IP GCNanoV。该合作极大地优化了高精度、低延迟的端侧AIoT解决方案，可广泛适用于各类智能产品及场景，如边缘侧大模型多模态接入终端、3D结构光深度感知模组、交互型机器人、开源硬件，以及智能制造、智能家居和智能教育相关硬件设备等。芯原的ISP
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嘉楠 RISC-V AIoT SoC 芯原 ISP IP GPU IP
研华Arm人工智能合作伙伴会议将于3月28日于上海古井假日酒店召开，此次会议将汇集芯片厂家和软件生态合作伙伴，共同探讨Arm平台的AI技术创新及服务升级，开拓边缘智能在多行业全方位的应用机会。议程一览：上午主会场：边缘运算未来趋势 迎接新兴产业应用新时代下午分会场1：硬件设计构建AI可靠基础下午分会场2：软件服务助力AI应用落地演讲嘉宾：本次活动邀请到来自高通，瑞芯微，Hailo，瞰瞰智能，微软，麒麟，海华为各位带来关于生态伙伴AI技术的新成果分享和落地应用经验。活动亮点：● 与业
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边缘智能 研华 AI on Arm
又是一年春来到，我们展望各种电子元器件未来市场之时首选的还是MCU，虽然话题度不如GPU和处理器，但真要较真出货量，GPU+手机AP一年也卖不出MCU一个月的销量。不管是电系工程新生还是电子开发菜鸟，入门的第一课多半还是数字控制。 躲不开的AI话题 不管是ChatGPT，还是最新的Sora，生成式AI进一步扩展了AI赋予了整个产业未来遐想的边界，我们现在无法预见AI硬件的天花板，但我们可以很笃定AI硬件最接地气的非MCU莫属，或者说只有下沉到MCU端的AI应用，才能真正做到普世而非仅仅普适。虽然言必称AI
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替代国产 AI MCU
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